随着人工智能技术的快速发展，其在提升社会效率的同时，也带来了日益突出的隐私风险。本文以剑桥分析事件、 人脸识别公益诉讼案以及医疗数据泄露案件为切入点，分析人工智能应用中在数据采集、使用与管理环节存在的隐私失控问 题。研究发现，当前隐私风险主要源于知情同意机制弱化、数据使用边界模糊、算法不透明以及内部管理缺失等因素。尽管 差分隐私、联邦学习等技术能够在一定程度上缓解问题，但若缺乏制度与管理层面的配合，其作用仍然有限。基于此，本文 从技术、设计、管理、制度和教育五个方面提出综合治理路径，强调应将隐私保护前置到人工智能系统设计与开发的全过程 之中。以实现技术发展与个体权利保护之间的平衡。 关键词：人工智能；数据隐私；工程伦理；信息安全；治理策略